Studentoppgave:
Bilineær modellering av samtidige lydkilder

Idletechs AS har laget programvare som kan modellere variasjoner i evigvarende, høydimensjonale datastrømmer, basert på blant annet bilineær modellering. Metodene er selvlærende; de bygger selv opp effektive representasjoner av dataene de får. Modellene gir en kompakt og tolkbar representasjon av svært mange ulike datasett, og kan brukes på en lang rekke anvendelser.

Metodene kan anvendes på lyd/vibrasjoner. I denne oppgaven vil man bygge myke bilineære multivariate modeller av flere samtidige lydkilder. Dette gjør det mulig å separere lydkilder fra et mono-signal, også når hver av lydkildene har endel variasjon.

Noe bakgrunn innen lyd og/eller signalbehandling vil være en fordel.

Dette er i første omgang en prosjektoppgave, hvor studenten vil kunne ta tak i en begrenset del av problemstillingen. Oppgaven vil kunne utvides til en masteroppgave.

Oppgaven er knyttet til NTNUs satsning innen Big Data Cybernetics.

Det vil være begrensninger på opphavsrettigheter, herunder publisering.

Hovedveileder: Harald Martens, prof. II, Inst. teknisk kybernetikk, NTNU
Medveileder: Siv.Ing. Jan Otto Reberg, CTO Idletechs AS

Det anbefales å ta temaet TTK19 Strukturer og sammenhenger i komplekse systemer (3.75 studiepoeng), se www.itk.ntnu.no/emner/fordypning/ttk19

Tilbake til menyen over mulige masteroppgaver